Mohammad Panahi

Líder Técnico Sénior de IA / CTO

Líder técnico de IA e arquiteto de sistemas — LLMs, RAG, visão computacional e IA em produção em escala.

Experiência

  • Diretor de Tecnologia (CTO) — Booq

    2025 – Atual · Isfahan

  • Fundador; líder de produto e engenharia — Barzaman

  • Fundador e proprietário — Beshkaneh

  • Engenheiro de IA — Kartez Contract

    2025 – 2026 · Isfahan

  • Investigador e Engenheiro de IA — Sino

    2022 – 2025 · Isfahan

  • Engenheiro de Software — Atlas Peimay Hooshmand

    2021 – 2022 · Isfahan

    Entrega de soluções de software; gestão, revisão e aceitação de grandes projetos executados por prestadores externos.

  • Investigador de IA — National Elites Foundation (programa Shahid Ahmadi Roshan)

    2021 – 2022 · Isfahan

    Investigação em conversão de texto em fala para persa, encomendada e supervisionada pela MCI / Hamrah-e Aval (a maior operadora móvel do Irão), no âmbito da National Elites Foundation do Irão.

  • Investigador de IA — Empresa privada (nome não divulgado)

    2020 – 2021 · Isfahan

    Redução do ruído speckle em imagens de MRI e em modalidades relacionadas.

  • Engenheiro de Software — Sahand Sanat Partikan

    2019 · Isfahan

    Desenvolvimento de um módulo de gestão de hardware de cartões SIM com comandos AT, em Qt/C++.

Formação

  • Doutoramento (PhD) — Isfahan University of Technology

    2025 – Atual · Isfahan

  • Mestrado (MSc) — Isfahan University of Technology

    2022 – 2025 · Isfahan

  • Licenciatura (BSc) — Isfahan University of Technology

    2018 – 2022 · Isfahan

  • Diploma — Shahid Ejei School for Exceptional Talents

    2014 – 2018 · Khomeinishahr, Isfahan

    SAMPAD — o programa nacional iraniano para alunos sobredotados.

Pesquisa

  • Previsão da expressão génica (biologia molecular) a partir de imagens de patologia digital

    2025

    Gene-expression assays are slow, expensive and logistically painful. Whole-slide pathology images are fast and cheap. This thesis asks whether the second can stand in for the first — recovering molecular-biology signal directly from gigapixel pathology images, under a hard constraint on compute and latency. The approach combines graph neural networks, vision foundation models, large-language-model techniques adapted for this task, and statistical/probabilistic methods.

  • Simulação da cognição visual humana e distinção entre perceção real e alucinação

    2022

    A year-long study using generative models — autoencoders and GANs — to model how the human brain constructs visual understanding, and to distinguish genuine perception from hallucination.

Competências

  • IA e Dados

    Grandes modelos de linguagem (LLM), Geração aumentada por recuperação (RAG), Processamento de linguagem natural, Chatbots e sistemas de pergunta e resposta, Visão por computador, Processamento de imagem, Interpretação de imagens de satélite, Análise de imagem médica, Redes neuronais de grafos, Aprendizagem profunda, Aprendizagem automática, Modelos generativos (GAN, autoencoder), Síntese e reconhecimento de fala (TTS/ASR), Mineração de dados, Análise de dados, Business Intelligence

  • Engenharia de Software e Web

    Engenharia de software, Python, Programação (geral), Engenharia web, Bases de dados (relacionais e NoSQL), Qt / C++ (ferramentas para sistemas embebidos)

  • Infraestrutura e DevOps

    DevOps, Otimização de GPU, Arquitetura de alta carga

  • Liderança

    Liderança técnica (CTO), Planeamento e gestão de projetos, Supervisão da entrega por fornecedores e equipas, Produto 0→1→venda, Mentoria